Las empresas modernas enfrentan obstáculos significativos al intentar gestionar y acceder a sus activos de datos, los cuales a menudo se encuentran dispersos a través de múltiples fuentes debido a la creciente complejidad de manejar grandes volúmenes de información. Las técnicas de búsqueda tradicionales a menudo no logran ofrecer resultados comprehensivos y contextuales, particularmente cuando se trata de datos no estructurados o consultas complejas. Esto crea la urgente necesidad de soluciones de búsqueda que sean no solo eficientes y precisas, sino también adaptables al flujo constante de nuevos datos que ingresan a los sistemas.
Para enfrentar estos desafíos, se ha desarrollado una innovadora solución de búsqueda semántica impulsada por Inteligencia Artificial generativa. Diseñada para optimizar el proceso de búsqueda dentro de entornos empresariales, esta solución permite a los usuarios acceder rápida y precisamente a activos de datos dispersos en diversas fuentes dentro de la organización.
Esta solución integra modelos de lenguaje de gran escala, alojados en Amazon Bedrock, con el respaldo de un grafo de conocimiento desarrollado en Amazon Neptune. Este paradigma innovador permite a los usuarios realizar consultas en lenguaje natural, facilitando la búsqueda a través de documentos almacenados en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), tablas en el catálogo de datos de AWS Glue, y activos empresariales dentro de Amazon DataZone.
El sistema va más allá del simple uso de modelos de lenguaje para generar texto y ejecutar tareas lingüísticas. Al combinar estos modelos con grafos de conocimiento, logra proporcionar razonamientos estructurados y capacidades inferenciales robustas. Este enfoque híbrido no solo preserva la capacidad inductiva de los modelos, sino que también les permite conectar su comprensión del lenguaje con conocimientos específicos de dominio y razonamientos lógicos bien estructurados.
Un aspecto clave de esta solución es su integración con los catálogos de datos y repositorios existentes dentro de las organizaciones, creando una capa semántica unificada y escalable. Esto facilita el acceso a la información, haciendo que la búsqueda dentro de las empresas sea tan intuitiva y accesible como lo sería con un motor de búsqueda al uso, pero adaptada a las necesidades específicas del entorno corporativo.
Con esta nueva capacidad de búsqueda, los usuarios pueden ingresar consultas en lenguaje natural a través de una aplicación, descubriendo activos de datos con un entendimiento semántico que mejora notablemente la toma de decisiones, la eficiencia operativa y la innovación organizacional. Al desbloquear el potencial completo de los activos de datos, esta solución promete no solo ampliar las herramientas de descubrimiento de datos, sino también impulsar la capacidad de generar innovaciones con los recursos disponibles en las empresas.
